O aprendizado de máquina, um tipo de IA, usa um método de análise de dados que automatiza a criação de modelos coletando e interpretando grandes conjuntos de dados.
Neste mercado comercial moderno e cada vez mais competitivo, informações confiáveis sobre clientes e tendências emergentes podem significar a diferença entre o sucesso e o fracasso. Para atender a essa necessidade, as empresas recorrem à análise de dados. O ML (Machine Learning, aprendizado de máquina) aplica soluções avançadas de IA, usando dados e algoritmos para criar modelos de dados. Um modelo é uma expressão matemática que aproxima a relação entre as variáveis que aparecem nos dados e permite prever uma a partir da outra. Um exemplo muito simples de um modelo seria um relacionamento linear que prevê o peso de uma pessoa com base em seu gênero e sua altura. Em vez de seguir regras específicas e pré-programadas, o aprendizado de máquina imita o processo de aprendizado humano, melhorando a si mesmo por meio de experiência e treinamento.
O uso de soluções de aprendizado de máquina para criar modelos precisos capacita as organizações a analisar conjuntos de dados extremamente grandes e complexos, entregando resultados mais rápidos e mais precisos em escala. Com o aprendizado de máquina, as empresas desfrutam de informações detalhadas sobre oportunidades, riscos e necessidades dos clientes. E, embora isso muitas vezes signifique retornos aprimorados, as verdadeiras possibilidades do aprendizado de máquina podem ser quase ilimitadas.
A IA é uma disciplina usada em todas as tecnologias da informação para descrever qualquer tentativa de replicar a inteligência humana ou quase humana em máquinas. Ela abrange o aprendizado de máquina e a aprendizado profundo.
O termo "aprendizado de máquina" geralmente é usado para se referir a algoritmos clássicos baseados em dados que identificam padrões e executam tarefas como classificação, regressão e organização por clusters. Quanto mais informações tiverem, mais sólido será o desempenho.
Um modelo é especificado por vários parâmetros. O conceito de treinamento de um modelo de ML significa que ele se move para otimizar os parâmetros enquanto tenta minimizar os erros entre as previsões e os valores reais da verdade que aparecem nos dados.
Aprendizado profundo é um campo mais jovem da IA baseado em redes neurais. É um subconjunto do aprendizado de máquina, usando e estruturando parâmetros em camadas conectadas para criar aproximações artificiais de redes neurais humanas.
Treinar uma rede neural requer grandes volumes de dados e recursos computacionais, mas os modelos resultantes muitas vezes são muito mais avançados do que aqueles obtidos com algoritmos clássicos de aprendizado de máquina.
O aprendizado de máquina resulta em algoritmos de computador para transformar dados em interpretações e ações inteligentes. A mineração de dados procura inteligência útil em dados existentes e disponíveis.
A mineração de dados se enquadra mais no conceito geral da análise de negócios. Ela se concentra em ensinar aos computadores como identificar padrões, anomalias ou relacionamentos desconhecidos em um grande conjunto de dados. Em seguida, os seres humanos podem resolver problemas usando esses dados. O processo é mais manual e, geralmente, requer intervenção humana para a tomada de decisões.
O aprendizado de máquina se enquadra no conceito geral da IA e se concentra mais em ensinar um computador como aprender a análise de grandes conjuntos de dados e seus padrões. Após a programação inicial, o aprendizado de máquina pode aprender e melhorar sem a necessidade de intervenção humana. De certa forma, o computador se torna mais inteligente e cresce por si só em vez de ser reativo e simplesmente analisar os dados apresentados.
O aprendizado de máquina geralmente segue um processo específico, descrito abaixo:
- Coleta de dados
Os dados confiáveis são coletados para que possam ser usados para informar o modelo preditivo. - Preparação de dados
Os dados coletados são reunidos, os detalhes irrelevantes são removidos e quaisquer ajustes necessários são feitos (como corrigir erros, remover dados duplicados e etc.). Os dados são divididos em dois conjuntos: dados de treinamento, que são a maior parte do conjunto de dados e serão usados com o modelo de aprendizado de máquina, e dados de avaliação, que serão usados para testar a eficácia do modelo depois que ele for treinado. - Seleção de um modelo
Um modelo é selecionado. Existem muitos modelos diferentes de aprendizado de máquina, e alguns são mais adequados para casos de uso específicos do que outros. - Treinamento
Os dados refinados são usados dentro do modelo escolhido para melhorar gradualmente a capacidade preditiva desse modelo. - Avaliação
Depois que o modelo for treinado nos dados de treinamento, ele será testado nos dados de avaliação. Ao introduzir novos dados no modelo, será possível avaliar a eficácia de suas habilidades preditivas. - Ajuste de parâmetros
Após a avaliação do modelo, é possível ajustar parâmetros de teste específicos para produzir melhores resultados. - Previsão
O valor final do modelo é realizado e usado em configurações reais para fazer previsões fundamentadas com base nos dados disponíveis.
O aprendizado supervisionado descreve uma técnica de aprendizado de máquina em que um algoritmo aplica o que foi aprendido com os dados que foram rotulados ou classificados como dados novos a fim de prever eventos futuros. Depois de suficientemente treinado, o sistema estabelece metas dos resultados. Ele também pode comparar o resultado com o resultado correto pretendido para identificar erros e modificar o modelo conforme necessário.
O aprendizado não supervisionado é usado quando as informações do treinamento não são classificadas nem rotuladas. Ele estuda como os sistemas fazem inferências de funções para descrever estruturas e soluções ocultas a partir de dados não rotulados. Ele não necessariamente apresenta o resultado certo, mas é usado para explorar dados e extrair inferências diferentes de conjuntos de dados para identificar quaisquer estruturas ocultas ou relacionamentos interessantes.
Esse método se enquadra entre o aprendizado supervisionado e não supervisionado, já que usa dados rotulados e não rotulados. É comum usar um volume menor de dados rotulados e um volume maior de dados não rotulados. Os sistemas que aplicam esse método melhoram consideravelmente a precisão do aprendizado. Geralmente, o aprendizado semi-supervisionado é escolhido quando os dados de rotulagem exigem recursos qualificados e relevantes para treinamento/aprendizado.
Um método que interage com o ambiente produzindo ações para identificar erros ou recompensas. As principais caraterísticas do aprendizado de reforço são a pesquisa de tentativa e erro e a recompensa atrasada. Um feedback simples é necessário para saber qual ação é a melhor: esse é o sinal de reforço. Isso permite que agentes de software e máquinas determinem o comportamento ideal em um contexto para maximizar o desempenho.
As empresas dos serviços financeiros usam a tecnologia de aprendizado de máquina para identificar informações em dados e evitar fraudes. As informações ajudam a localizar oportunidades de investimento. A mineração de dados e o aprendizado de máquina também podem identificar clientes de alto risco ou utilizar a vigilância cibernética para descobrir fraudes.
A segurança pública e os serviços públicos podem usar o aprendizado de máquina, pois têm muitas fontes de dados para serem mineradas a fim de obter informações. Por exemplo, eles podem analisar os dados de sensores para identificar maneiras de economizar dinheiro, detectar anomalias e aumentar a eficiência. O aprendizado de máquina também ajuda a identificar fraudes para ajudar a minimizar o roubo de identidade.
Há uma tendência crescente do uso do aprendizado de máquina com a ajuda de dispositivos vestíveis e sensores, que usam dados para avaliar a saúde de um paciente em tempo real ou extrair as informações mais importantes relacionadas à saúde do paciente. Essa tecnologia pode ajudar os especialistas médicos a analisar e identificar tendências em dados ou quaisquer problemas que possam levar a um tratamento e diagnóstico aprimorados.
Usando o aprendizado de máquina, os sites têm a capacidade de recomendar itens que os clientes podem querer com base em compras anteriores e nas compras de outras pessoas. Os varejistas capturam dados, os analisam e personalizam o histórico de compras, especialmente com campanhas de marketing, otimização de preços, planejamento de suprimentos, gestão de inventário e informações do cliente.
O aprendizado de máquina é usado para encontrar novas fontes de energia, analisar minerais no solo, simplificar a distribuição, prever falhas na refinaria e no sensor e outros movimentos econômicos.
O transporte se beneficia de tornar as rotas mais eficientes, analisando dados para identificar padrões e tendências e prever possíveis problemas para o aumento da lucratividade. Os aspectos de análise e modelagem de dados do aprendizado de máquina são cruciais para as empresas de entrega e o transporte público.
O aprendizado de máquina pode ser aplicado a chatbots e assistentes digitais, permitindo que eles evoluam e aprendam com as entradas e que trabalhem para manter o processamento natural da linguagem enquanto coletam e armazenam informações relevantes.
O uso do aprendizado de máquina para recomendações abrange tudo, desde serviços de streaming até varejo. Um sistema de aprendizado de máquina reúne informações sobre os clientes ao longo do tempo, estabelece correlações sobre os comportamentos e padrões consistentes e, em seguida, apresenta recomendações personalizadas com base nos padrões estabelecidos.
Os consumidores querem ver anúncios que sejam relevantes para eles. A tecnologia de aprendizado de máquina ajuda a preencher palavras-chave pertinentes cujo conteúdo está em alta, ao mesmo tempo em que ajuda os profissionais de marketing a aproveitar o conteúdo de criação de marca.
Um aspecto essencial da segurança de IA, o aprendizado de máquina ajuda a tornar a segurança cibernética mais simples, menos cara, mais eficaz e mais proativa. O Security AIOps e as operações de segurança usam o aprendizado de máquina para analisar padrões e ajudar a prever e evitar ataques, semelhantes e novos, ao mesmo tempo em que se adaptam aos comportamentos em constante mudança.
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